华山论剑 J2EE单挑.NET之框架组件篇

yanglilibaobao 2006-12-20 10:57:35
体系思想以及历史背景的不同直接影响和导致了这两个平台的框架组成部分的不同。

.NET平台的主要构建组件包括大多数企业开发者已经用过的ASP.NET、用某些.NET语言写的简单对象、ADO对象和Web服务。

而在J2EE中,情况就不像在.NET中那么清晰明朗了。首先,由于J2EE/Java EE试图解决每一种企业需求场景(有时候同时超过一种),这使其变得相当复杂。而且,J2EE设计严重基于设计和体系架构模式,诸如MVC模式、外观模式、工厂模式等,这些使得J2EE对那些缺乏经验的新手来说显得更加复杂和难于理解。

一般来说,在J2EE中最常用的核心组件包括Servlets、JSP和用于访问数据库的JDBC。这一点上倒是可以粗略的与.NET中的页面代码分离、ASP.NET和ADO.NET相对应。

但是在J2EE的世界里远远不止这些东西。J2EE针对企业任务定义了多个系列的组件,这些在.NET中甚至是直接没有的。在J2EE中有:EJB、JMS、JDO、JCA、JAAS等等,诸如此类还有很多。

所以说我们在这儿比较两个平台的组件是一件相当麻烦的事情。

你不能只看到J2EE的一部分规范就以偏概全。现在有来自官方的规格说明例如1.4或1.5,然后还有基于J2EE官方说明而衍生的重要的第三方框架。这些框架的重要性不容忽视,没有它们的存在,J2EE不会取得今天的地位。

例如,不是所有的人只用Servlets和JSP来编写他们的Web应用。大多数J2EE开发者还使用已经过时但却使用广泛的Strusts框架、官方的J2EE JSF网络框架和最近革新的Spring MVC或WebWork等等。

某些读者表达了对这个系列文章的兴趣,因此我将花费更多的时间来更深入的讨论这个话题。我们将不仅仅是讨论总体看法,接下来我将花费更多的时间来和大家讨论更具有深度、更具体的话题。

下篇题目中我们将了解ASP.NET和J2EE中的Web组件,并进行一个深度比较。

  转:http://tech.it168.com/j/n/2006-10-30/200610301000307.shtml
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aChinese 2007-01-18
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微软有COM组件, 可以和EJB对应
wildcorn 2007-01-17
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接分
wst0350 2007-01-17
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zdywqy 2006-12-21
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jf
777dragon 2006-12-21
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UP
Bird_fro 2006-12-20
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支持j2ee
zdywqy 2006-12-20
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up
fortomorrow 2006-12-20
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还不错!!
内容概要:本文提出了一种基于场景概率的含可再生能源数据中心园区容量配置与日调度协同优化策略,旨在应对可再生能源出力与算力负载双重不确定性。通过构建多场景模拟真实波动情况,并引入多元宇宙优化算法(MVO)进行高效求解,实现了数据中心园区内风、光、储等设备的容量优化配置与多时间尺度日调度计划的协同决策,最终有效降低了系统综合成本,提升了可再生能源消纳率与运行可靠性。该策略充分考虑了源-荷-储多要素间的复杂耦合关系,为高比例可再生能源接入的数据中心提供了科学的规划与运行理论支撑。; 适合人群:具备电力系统、能源管理或优化算法基础知识的科研人员、研究生及从事数据中心能源规划的工程技术人员。; 使用场景及目标:①为含高比例可再生能源的数据中心园区提供科学的容量规划与运行调度方案;②研究多元宇宙优化算法在复杂混合整数非线性规划问题中的应用效能;③探索源-荷-储多要素协同优化机制,以提升能源系统的经济性、可持续性与韧性。; 阅读建议:此资源提供了完整的Matlab代码实现,建议读者在深入理解模型构建原理与数学推导的基础上,动手运行和调试代码,重点关注场景生成方法、目标函数设计、约束条件处理以及MVO算法的实现流程,以便透彻掌握该优化策略的核心技术细节与工程应用价值。
内容概要:本文围绕“风光制氢合成氨系统优化研究”展开,基于Cplex求解器,利用Matlab代码实现了对风能、光伏等可再生能源耦合制氢进而合成氨的综合能源系统的优化建模与求解。研究重点在于构建系统各环节(风光发电、电解水制氢、氢气储存、合成氨生产)的数学模型,综合考虑设备投资、运行维护、能源转换效率及碳排放等多重因素,建立以系统全生命周期经济性最优或兼顾环境效益的多目标优化模型,并通过Cplex高效求解,旨在为绿氢及绿色化工品的生产提供科学的规划与运行决策支持。该研究不仅展示了从可再生能源到高附加值化工产品的完整技术链条,也为实现“双碳”目标下的新型能源体系构建提供了重要的理论依据和实践路径。; 适合人群:具备Matlab编程基础、对能源系统建模、优化算法(尤其是线性/混合整数规划)有一定了解的研究生、科研人员及能源领域工程师。; 使用场景及目标:① 学习如何将复杂的综合能源系统(风光-氢-氨)转化为可计算的数学优化模型;② 掌握利用Matlab调用Cplex求解器解决大规模优化问题的方法;③ 研究可再生能源制氢及下游化工应用的经济性与可行性。; 阅读建议:此资源侧重于科研论文的复现,建议读者结合相关领域的专业知识,仔细研读模型的构建逻辑与代码实现细节,并尝试修改参数或模型结构以加深理解。

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